Diagnosing and Managing Drug Reaction With Eosinophilia and Systemic Symptoms (DRESS) Amidst Remaining Uncertainty
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Drug reaction with eosinophilia and systemic symptoms (DRESS), a severe cutaneous adverse reaction, represents a diagnostic and therapeutic challenge due to its varied, evolving clinical presentation, complex pathophysiology, and potential for severe systemic involvement. This article explores DRESS syndrome through 3 illustrative cases from diverse populations and with different background comorbidities. Cases highlight different challenges in DRESS care, including (1) the need for early diagnosis and severity scoring, (2) identification of offending drugs and risk stratification to consider a possible drug challenge, and (3) best practice management including long-term monitoring for emergent autoimmunity. Recent developments in our understanding of clinical spectrum of disease, genomic and nongenomic biomarkers, severity groupings, and pharmacological and longer-term management strategies are described. Critical gaps remain in several of these domains, particularly in vulnerable groups such as the immune-compromised. In the absence of robust evidence, we aim in this article to assist attending clinicians with current expert opinion in DRESS management. Finally, we highlight areas for further research needed to improve the clinical care and outcomes of DRESS.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle